技术专栏 第13页

本篇为第二课第一周的内容，
1.1到
1.3的内容。

首先，让我们简要了解一下 containerd 是如何与 runc 协作的。
containerd 是一个常驻的守护进程，主要负责以下任务：

/// <reference types="vite/client" />

有些小伙伴在工作中，一提到消息队列就觉得很简单，但真正遇到线上消息丢失时，排查起来却让人抓狂。

MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，旨在标准化 AI 应用与外部工具、数据源之间的通信方式。通过 MCP，你的 API 可以：

补充：
flush privileges的作用：

答：关键字本身就是
Promise 的语法糖，依托于生成器函数 （
Generator） 函数能力实现的。
async 关键字标志这个函数为异步函数，并且将返回结果封装为一个 Promise，
await 则是暂停当前执行，等待后续的异步操作完成后再恢复，相当于 Generator 的
yield 。只是在 Generator 中，需要手动调用
next() 触发执行， async 函数则内置该操作，自动根据 await 的异步结果执行后续函数步骤。

硬件ila测试结果如下：（完整代码运行后无水印）：

梯度下降法在人工智能的机器学习中使用的非常多，因为机器学习的训练过程通常被形式化为
经验风险最小化问题（Empirical Risk Minimization, ERM）：即在训练数据上最小化损失函数。而最小二乘问题其实也是经验风险最小化问题的一种，甚至机器学习的某些任务（比如回归）本身就是最小二乘问题。经验风险最小化问题是一种通用的函数拟合框架，不过损失函数有所不同，通常使用梯度下降法来进行求解。